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Introduction

Ce projet se base sur des données récoltées en 2010 dans la région Grenobloise. L’étude a pour but de déterminer les facteurs influençants la prise des transports en commun . Pour cela nous nous sommes pris comme limites : le réseau Mtag qui comprend les bus qualifiés de “ville” (Nous n’avons pas pris en compte les bus régionaux comme par exemple le bus Grenoble - Chamrousse) et le réseau du trammway dont les lignes depuis 2010 ont été augmentées.

Articles de la littérature

Familiarisation avec la base de données

La base de données contient 30 702 lignes et 116 colonnes ce qui correspond à nos variables , on peut la qualifier de base de données “moyenne” mais qui saura nous occuper. Concernant le nombre de valeurs manquantes, toutes variables confondues nous avons 971 658 valeurs manquantes soit 27.3% de notre base de données. De plus, 0% des lignes ont toutes leurs valeurs et c’est 21% des colonnes qui n’ont pas de valeurs manquantes. Il peut être intéressant de voir où sont les valeurs manquantes. L’échantillon comporte 5189 personnes

## Le chargement a nécessité le package : ggplot2
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Visualisation valeurs manquantes titre à changer peut ête

En annexe, quelques graphiques permettant de visualiser quelles variables ont le plus de valeurs manquantes. Ces graphiques nous permettrons d’adopter un regard critique sur les variables que nous choisirons par la suite. Cependant, on peut établir quelques critères avec r : ration de valeurs manquantes dans la colonne.

Bon : r<=5% Moyen : 5%<r<=20% Mauvais 20%<r<=45% Très mauvais : r>45%

Plusieurs variables ont entre 80% 99% de valeurs manquantes JAI TROUVÉ PQ c’est jusque que beaucoup de gens n’ont tout simplement pas plus de 1 véhicule, ce qui fait que les variables correspondantes sont vides. À CHANGER

## 
##  NON  OUI 
##  866 3910

Variables du projet

Frecqtcu : Variable d’intérêt (Y) catégorielle qui indique la fréquence d’utilisation des transports en communs chez une personne.Elle prend les valeurs :

1 : Utilisation des transports en commun tous les jours : Utilisation des transports en commun au moins deux fois par semaine : Utilisation des transports en commun au moins deux fois par mois : Utilisation des transports en commun très rare : Utilisation des transports en commun inexistante

Nous avons décidié de construire frecqtcu de manière à ce qu’elle prenne la valeur 0 ou 1

Pour toutes les personnes qui prennent les transports de manière : régulière/tous les jours , au moins deux fois par semaine et au moins deux fois par mois se sont vues attribuées la valeur 1 car le “au moins” présage une prise des transports en communs plus élevée.

Tailmng : Variable qui indique le nombre de personnes composant le ménage.

On change simplement le nom de la variable “NO_PERS” qui indique le nombre de personne dans le ménage Permis :Variable indiquant si la personne effectuant le trajet possède le permis ou pas.

Car_ownership : Variable indiquant si la personne effectuant le trajet possède une voiture pour ses déplacements

Cette variable dépent de trois variables qui sont VP_dispo qui doit être strictement supérieur à 0, puis GENRE (type de véhicule utilisé) , nous avons exclu les campings cars car notre sujet se prête au milieu urbain et de POSSE (Est ce que la voiture appartient à la personne).Nous nous sommes contentés de prendre exclusivement les véhicules possedés par la personne.

Création de la nouvelle base de données

Variables complémentaires Grâce aux variables précédentes et aux articles que l’on a trouvé dans la littérature, nous allons construire notre base de données pour notre modèle. Nous exploiterons un ensemble de caractéristiques socio-économiques puis certaines variables liées au “confort” du trajet.

Cette base de données va regrouper toutes les variables nécessaires à notre étude puis on la redivisera encore par la suite pour notamment l’utilisation de cluster

Restriction géographique Définissons ce que l’on entend par “transports en communs”. Pour notre étude nous nous concentrons sur les transports en communs de la société MTag,c’est à dire les tram et bus du réseau. Notre délimitation géographique sera simplement les terminaux des différentes lignes de tram/bus confondues. Par la suite, quand on parlera de transports en communs, on se refère à la définition au dessus.

Toutes les zones répertoriées dans le vecteur “Vec_zone” ont au moins un arrêt du réseau Mtag.

Restriction sur l’âge

Il est nécessaire de préciser que les mineurs se déplacent majoritairement via les transports en communs car ils n’ont tout simplement pas le choix… Et aussi les étudiants car après plusieurs recherches, nous savons que les étudiants de l’étude utilisent majoritairement les transports en commun (plus de 80% d’entre eux), on détaillera cela un peu plus loin dans le rapport.

Revue de la base de données Il va falloir enlever les variables où il y a des valeurs manquantes ##Clustering Les étudiants

Test 0 Étudiants

Les étudiants vont de 18 à 27 ans car au dessus on pouvait considérer certaines personnes comme des outliers , des personnes plus agés en reconversion certainement.

## Warning: ggrepel: 242 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps
## Warning: ggrepel: 15 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps

## Warning: ggrepel: 242 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps

## Warning: ggrepel: 6 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps

## 
## Call:
## FAMD(base = DB_pers_socio_etu, ncp = 5) 
## 
## 
## Eigenvalues
##                       Dim.1  Dim.2  Dim.3  Dim.4  Dim.5
## Variance              3.012  1.914  1.394  1.218  1.153
## % of var.            23.166 14.721 10.726  9.372  8.867
## Cumulative % of var. 23.166 37.887 48.613 57.985 66.852
## 
## Individuals (the 10 first)
##                  Dist    Dim.1    ctr   cos2    Dim.2    ctr   cos2    Dim.3
## 1            |  2.820 | -1.593  0.333  0.319 |  0.320  0.021  0.013 |  0.387
## 2            |  2.742 | -1.708  0.383  0.388 | -0.060  0.001  0.000 |  0.088
## 3            |  2.642 | -1.521  0.303  0.331 |  0.205  0.009  0.006 | -0.365
## 4            |  6.228 | -0.717  0.067  0.013 | -2.023  0.845  0.106 | -0.239
## 5            |  3.077 | -1.740  0.397  0.320 | -1.123  0.260  0.133 | -0.192
## 6            |  2.270 | -1.812  0.431  0.637 | -0.295  0.018  0.017 | -0.353
## 7            |  4.445 | -1.878  0.463  0.179 |  0.142  0.004  0.001 | -0.500
## 8            |  2.376 | -1.762  0.408  0.550 | -0.596  0.073  0.063 | -0.279
## 9            |  2.452 | -1.607  0.339  0.429 | -0.846  0.148  0.119 |  0.263
## 10           |  2.126 | -1.603  0.337  0.569 |  0.000  0.000  0.000 | -0.796
##                 ctr   cos2  
## 1             0.042  0.019 |
## 2             0.002  0.001 |
## 3             0.038  0.019 |
## 4             0.016  0.001 |
## 5             0.010  0.004 |
## 6             0.035  0.024 |
## 7             0.071  0.013 |
## 8             0.022  0.014 |
## 9             0.020  0.012 |
## 10            0.180  0.140 |
## 
## Continuous variables
##                 Dim.1    ctr   cos2    Dim.2    ctr   cos2    Dim.3    ctr
## tir          |  0.614 12.538  0.378 |  0.693 25.118  0.481 |  0.195  2.719
## age          |  0.057  0.109  0.003 | -0.526 14.463  0.277 |  0.088  0.549
## id_pers      |  0.612 12.422  0.374 |  0.693 25.094  0.480 |  0.199  2.831
## tailmng      |  0.307  3.127  0.094 |  0.345  6.222  0.119 | -0.504 18.232
##                cos2  
## tir           0.038 |
## age           0.008 |
## id_pers       0.039 |
## tailmng       0.254 |
## 
## Categories (the 10 first)
##                 Dim.1    ctr   cos2 v.test    Dim.2    ctr   cos2 v.test  
## Femme        | -0.213  0.273  0.051 -2.133 |  0.217  0.702  0.053  2.729 |
## Homme        |  0.255  0.327  0.051  2.133 | -0.261  0.843  0.053 -2.729 |
## 0            |  0.000  0.000  0.000  0.000 |  0.000  0.000  0.000  0.000 |
## Etudiant     |  0.000  0.000  0.000  0.000 |  0.000  0.000  0.000  0.000 |
## ETUDES       |  0.000  0.000  0.000  0.000 |  0.000  0.000  0.000  0.000 |
## NON          |  1.154  4.933  0.448  7.509 | -0.874  7.016  0.257 -7.138 |
## OUI_GRATUIT  | -1.119  0.982  0.088 -2.832 |  0.717  0.998  0.036  2.277 |
## OUI_PAYANT   | -0.520  1.766  0.295 -5.737 |  0.410  2.715  0.183  5.671 |
## NON          |  0.000  0.000  0.000  0.000 |  0.000  0.000  0.000  0.000 |
## AGGLO_PROCHE |  0.045  0.015  0.004  0.603 | -0.117  0.254  0.027 -1.956 |
##               Dim.3    ctr   cos2 v.test  
## Femme        -0.344  3.311  0.132 -5.059 |
## Homme         0.412  3.973  0.132  5.059 |
## 0             0.000  0.000  0.000  0.000 |
## Etudiant      0.000  0.000  0.000  0.000 |
## ETUDES        0.000  0.000  0.000  0.000 |
## NON          -0.266  1.222  0.024 -2.543 |
## OUI_GRATUIT  -0.615  1.382  0.027 -2.287 |
## OUI_PAYANT    0.224  1.536  0.055  3.641 |
## NON           0.000  0.000  0.000  0.000 |
## AGGLO_PROCHE -0.325  3.690  0.208 -6.364 |
##         Dim.1        Dim.2       Dim.3        Dim.4      Dim.5
## 1  -1.5931764  0.319504403  0.38675300  1.275095273 -0.4578470
## 2  -1.7083374 -0.060172320  0.08776164 -0.006859689 -0.3691743
## 3  -1.5206611  0.204561937 -0.36520258  0.310298831 -0.1026692
## 4  -0.7169158 -2.022966707 -0.23905604  0.253017747  2.8279816
## 5  -1.7402926 -1.123014890 -0.19192426 -1.692926272  0.5651522
## 6  -1.8120502 -0.294949841 -0.35328506 -0.622893664  0.6849146
## 7  -1.8781387  0.141669676 -0.50029122  1.661758106 -2.2401906
## 8  -1.7622138 -0.596231271 -0.27883465 -1.064898214  0.6323107
## 9  -1.6065736 -0.845681656  0.26326464 -1.096852898 -0.4956236
## 10 -1.6032158 -0.000235632 -0.79633131 -0.319743388  0.9467153

## groups_etu
##   1   2 
## 167  86
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##          tir          age      id_pers      tailmng 
## 1.193794e+02 2.122530e+01 1.196606e+08 1.739130e+00
## $tir
##        1        2 
## 115.4491 127.0116 
## 
## $age
##        1        2 
## 21.08982 21.48837 
## 
## $id_pers
##         1         2 
## 115771990 127211723 
## 
## $tailmng
##        1        2 
## 1.646707 1.918605
## $sexe
## x
##     Femme     Homme 
## 0.5454545 0.4545455 
## 
## $etabscol
## x
##             0             8 APPRENTISSAGE           BAC      BAC >= 3 
##             1             0             0             0             0 
##         BAC+2           BEP           CAP   PAS DIPLOME 
##             0             0             0             0 
## 
## $OCCU1
## x
## Appreti_Stage         Autre      Etudiant Reste_auFoyer      Retraite 
##             0             0             1             0             0 
##           RSA      Scolaire  TravailPartT  TravaiPleinT 
##             0             0             0             0 
## 
## $csp
## x
##      ETUDES HIGH_STATUT  LOW_STATUT 
##           1           0           0 
## 
## $ABO_TC
## x
##         NON OUI_GRATUIT  OUI_PAYANT    PAS_INFO 
##  0.33596838  0.07114625  0.59288538  0.00000000 
## 
## $travdom
## x
##      NON      OUI PAS_INFO 
##        1        0        0 
## 
## $zonetrav
## x
##  AGGLO_PROCHE  CENTRE_VILLE HORS_GRENOBLE      PAS_INFO 
##    0.67984190    0.28853755    0.03162055    0.00000000 
## 
## $dispovp
## x
##             NON     OUI UTILISE OUI UTILISE PAS        PAS INFO 
##       0.6600791       0.2055336       0.1343874       0.0000000 
## 
## $freqtcu
## x
##         0         1 
## 0.1818182 0.8181818 
## 
## $permis
## x
## YES 
##   1 
## 
## $car_ownership
## x
##       NON       OUI 
## 0.6600791 0.3399209
## $sexe
##           x
## groups_etu     Femme     Homme
##          1 0.5868263 0.4131737
##          2 0.4651163 0.5348837
## 
## $etabscol
##           x
## groups_etu 0 8 APPRENTISSAGE BAC BAC >= 3 BAC+2 BEP CAP PAS DIPLOME
##          1 1 0             0   0        0     0   0   0           0
##          2 1 0             0   0        0     0   0   0           0
## 
## $OCCU1
##           x
## groups_etu Appreti_Stage Autre Etudiant Reste_auFoyer Retraite RSA Scolaire
##          1             0     0        1             0        0   0        0
##          2             0     0        1             0        0   0        0
##           x
## groups_etu TravailPartT TravaiPleinT
##          1            0            0
##          2            0            0
## 
## $csp
##           x
## groups_etu ETUDES HIGH_STATUT LOW_STATUT
##          1      1           0          0
##          2      1           0          0
## 
## $ABO_TC
##           x
## groups_etu       NON OUI_GRATUIT OUI_PAYANT  PAS_INFO
##          1 0.2095808   0.1077844  0.6826347 0.0000000
##          2 0.5813953   0.0000000  0.4186047 0.0000000
## 
## $travdom
##           x
## groups_etu NON OUI PAS_INFO
##          1   1   0        0
##          2   1   0        0
## 
## $zonetrav
##           x
## groups_etu AGGLO_PROCHE CENTRE_VILLE HORS_GRENOBLE   PAS_INFO
##          1   0.69461078   0.30538922    0.00000000 0.00000000
##          2   0.65116279   0.25581395    0.09302326 0.00000000
## 
## $dispovp
##           x
## groups_etu        NON OUI UTILISE OUI UTILISE PAS   PAS INFO
##          1 0.98203593  0.01796407      0.00000000 0.00000000
##          2 0.03488372  0.56976744      0.39534884 0.00000000
## 
## $freqtcu
##           x
## groups_etu          0          1
##          1 0.05389222 0.94610778
##          2 0.43023256 0.56976744
## 
## $permis
##           x
## groups_etu YES
##          1   1
##          2   1
## 
## $car_ownership
##           x
## groups_etu        NON        OUI
##          1 0.98203593 0.01796407
##          2 0.03488372 0.96511628

On remarque deux groupes au sein des étudiants (392), il y a celui qui possède une voiture, le deuxième groupe (97% ont une voiture disponible pour aller au travail) et le premier groupe qui ne possède simplement pas de voiture (99%). Dans le premier groupe qui n’a pas de voiture à disposition plus de 83% utilisent les transports en communs de manière régulière et dans le deuxième groupe, on utilise toujours majoritairement les transports bien que le pourcentage de personne n’utilisant pas régulièrement les transports en communs soit de 46%. Parmi ceux qui ont à disposition une voiture, c’est 60% qui l’utilise pour aller étudier ou retourner au domicil Les lieux études ne diffèrent pas et l’abonnement gratuit aux TC est possedé par 20% des étudiants du premier groupe. On remarque que le fait d’avoir une voiture disponible facilite, dans un premier temps, la non prise des transports en communs. Le fait d’avoir une deuxième occupation incite les étudiants à avoir recours à une voiture.

Test 1: Reste de la population

## Warning in sqrt(nombre): Production de NaN
## Warning: ggrepel: 1251 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps
## Warning: ggrepel: 26 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps

## Warning: ggrepel: 1251 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps

## Warning: ggrepel: 26 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps

## 
## Call:
## FAMD(base = DB_pers_socio_1, ncp = 5) 
## 
## 
## Eigenvalues
##                       Dim.1  Dim.2  Dim.3  Dim.4  Dim.5
## Variance              3.057  2.145  1.903  1.504  1.323
## % of var.            13.293  9.326  8.272  6.539  5.753
## Cumulative % of var. 13.293 22.619 30.891 37.430 43.183
## 
## Individuals (the 10 first)
##                   Dist    Dim.1    ctr   cos2    Dim.2    ctr   cos2    Dim.3
## 1             |  4.265 |  1.247  0.040  0.085 | -0.054  0.000  0.000 | -2.201
## 2             |  4.024 | -1.519  0.060  0.142 | -0.547  0.011  0.018 | -0.571
## 3             |  4.773 | -2.286  0.135  0.229 | -1.032  0.039  0.047 | -0.364
## 4             |  6.942 | -3.857  0.385  0.309 | -1.086  0.043  0.024 |  0.601
## 5             |  4.385 | -0.872  0.020  0.040 |  0.135  0.001  0.001 | -0.978
## 6             |  5.439 | -2.364  0.145  0.189 | -0.389  0.006  0.005 |  0.193
## 7             |  3.998 | -0.086  0.000  0.000 | -1.150  0.049  0.083 | -1.365
## 8             |  4.410 | -2.717  0.191  0.380 | -1.643  0.100  0.139 |  0.342
## 9             |  5.345 | -1.957  0.099  0.134 | -1.372  0.069  0.066 |  0.187
## 10            |  5.427 | -3.022  0.236  0.310 | -1.091  0.044  0.040 |  0.328
##                  ctr   cos2  
## 1              0.201  0.266 |
## 2              0.014  0.020 |
## 3              0.006  0.006 |
## 4              0.015  0.008 |
## 5              0.040  0.050 |
## 6              0.002  0.001 |
## 7              0.077  0.117 |
## 8              0.005  0.006 |
## 9              0.001  0.001 |
## 10             0.004  0.004 |
## 
## Continuous variables
##                  Dim.1    ctr   cos2    Dim.2    ctr   cos2    Dim.3    ctr
## tir           |  0.491  7.871  0.241 |  0.215  2.154  0.046 |  0.804 33.943
## age           |  0.266  2.313  0.071 | -0.287  3.845  0.082 |  0.188  1.855
## id_pers       |  0.490  7.864  0.240 |  0.215  2.156  0.046 |  0.804 33.946
## freqtcu2      |  0.801 20.986  0.642 |  0.260  3.159  0.068 | -0.226  2.693
## tailmng       | -0.275  2.481  0.076 |  0.221  2.273  0.049 |  0.235  2.896
##                 cos2  
## tir            0.646 |
## age            0.035 |
## id_pers        0.646 |
## freqtcu2       0.051 |
## tailmng        0.055 |
## 
## Categories (the 10 first)
##                   Dim.1     ctr    cos2  v.test     Dim.2     ctr    cos2
## Femme         |  -0.764   2.905   0.346 -14.483 |  -0.208   0.436   0.026
## Homme         |   0.665   2.527   0.346  14.483 |   0.181   0.379   0.026
## 0             |  -4.690   4.096   0.182 -12.687 |   9.563  34.596   0.755
## APPRENTISSAGE |  -1.281   0.083   0.008  -1.798 |  -0.114   0.001   0.000
## BAC           |   0.093   0.011   0.001   0.710 |  -0.167   0.075   0.004
## BAC >= 3      |   0.086   0.028   0.003   1.299 |  -0.443   1.517   0.091
## BAC+2         |  -0.020   0.001   0.000  -0.187 |  -0.079   0.023   0.001
## BEP           |   0.025   0.001   0.000   0.205 |   0.034   0.003   0.000
## CAP           |   0.346   0.216   0.022   3.169 |   0.155   0.088   0.004
## PAS DIPLOME   |  -0.646   0.088   0.008  -1.864 |  -0.246   0.026   0.001
##                v.test     Dim.3     ctr    cos2  v.test  
## Femme          -4.698 |   0.627   5.047   0.233  15.059 |
## Homme           4.698 |  -0.545   4.390   0.233 -15.059 |
## 0              30.884 |  -0.132   0.008   0.000  -0.452 |
## APPRENTISSAGE  -0.192 |   1.441   0.272   0.010   2.565 |
## BAC            -1.527 |   0.359   0.441   0.018   3.479 |
## BAC >= 3       -7.985 |   0.016   0.002   0.000   0.301 |
## BAC+2          -0.876 |  -0.049   0.011   0.000  -0.570 |
## BEP             0.330 |  -0.171   0.112   0.005  -1.766 |
## CAP             1.694 |  -0.244   0.278   0.011  -2.833 |
## PAS DIPLOME    -0.849 |   0.936   0.478   0.017   3.424 |
##          Dim.1       Dim.2      Dim.3       Dim.4      Dim.5
## 1   1.24682056 -0.05354719 -2.2010530 -0.18572532 -0.4191742
## 2  -1.51882938 -0.54702276 -0.5714611 -0.74142083  1.1665302
## 3  -2.28582424 -1.03215777 -0.3641212  0.07554820  0.4901664
## 4  -3.85716908 -1.08587593  0.6013141  0.03230997  1.4417965
## 5  -0.87230482  0.13457854 -0.9779062 -1.41993061  1.2672749
## 6  -2.36436231 -0.38892586  0.1927531 -2.49864866  1.6591910
## 7  -0.08606466 -1.15018401 -1.3648967 -0.82871910 -2.4990619
## 8  -2.71705401 -1.64254070  0.3416640 -0.86106357 -0.8739262
## 9  -1.95747362 -1.37193713  0.1871396 -0.33531089 -0.3741600
## 10 -3.02200097 -1.09136702  0.3279014 -0.19928567  1.0641681

## groups_1
##   1   2   3 
## 729 513  22
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## paramètre graphique

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## paramètre graphique

##          tir          age      id_pers     freqtcu2      tailmng 
## 1.247002e+02 4.130142e+01 1.247743e+08 3.609968e+00 1.472310e+00
## $tir
##        1        2        3 
## 129.6900 117.7856 120.5909 
## 
## $age
##        1        2        3 
## 41.50892 41.74854 24.00000 
## 
## $id_pers
##         1         2         3 
## 129759392 117865105 120698638 
## 
## $freqtcu2
##        1        2        3 
## 4.530864 2.335283 2.818182 
## 
## $tailmng
##        1        2        3 
## 1.443073 1.485380 2.136364
## $sexe
## x
##     Femme     Homme 
## 0.4651899 0.5348101 
## 
## $etabscol
## x
##             0             8 APPRENTISSAGE           BAC      BAC >= 3 
##   0.017405063   0.000000000   0.004746835   0.124208861   0.355221519 
##         BAC+2           BEP           CAP   PAS DIPLOME 
##   0.171677215   0.138449367   0.168512658   0.019778481 
## 
## $OCCU1
## x
## Appreti_Stage         Autre      Etudiant Reste_auFoyer      Retraite 
##    0.01740506    0.00000000    0.00000000    0.00000000    0.00000000 
##           RSA      Scolaire  TravailPartT  TravaiPleinT 
##    0.00000000    0.00000000    0.18433544    0.79825949 
## 
## $OCCU2
## x
##     Etudes    NON_Con    Travail 
## 0.02452532 0.97547468 0.00000000 
## 
## $csp
## x
##      ETUDES HIGH_STATUT  LOW_STATUT 
##   0.0000000   0.7262658   0.2737342 
## 
## $ABO_TC
## x
##         NON OUI_GRATUIT  OUI_PAYANT    PAS_INFO 
##  0.79272152  0.03876582  0.16851266  0.00000000 
## 
## $travdom
## x
##      NON      OUI PAS_INFO 
##        1        0        0 
## 
## $zonetrav
## x
##  AGGLO_PROCHE  CENTRE_VILLE HORS_GRENOBLE      PAS_INFO 
##     0.5205696     0.3378165     0.1416139     0.0000000 
## 
## $freqtcu
## x
##         0         1 
## 0.6352848 0.3647152 
## 
## $permis
## x
## YES 
##   1 
## 
## $car_ownership
## x
##       NON       OUI 
## 0.1954114 0.8045886
## $sexe
##         x
## groups_1     Femme     Homme
##        1 0.3497942 0.6502058
##        2 0.6218324 0.3781676
##        3 0.6363636 0.3636364
## 
## $etabscol
##         x
## groups_1           0           8 APPRENTISSAGE         BAC    BAC >= 3
##        1 0.000000000 0.000000000   0.000000000 0.133058985 0.336076818
##        2 0.000000000 0.000000000   0.011695906 0.116959064 0.397660819
##        3 1.000000000 0.000000000   0.000000000 0.000000000 0.000000000
##         x
## groups_1       BAC+2         BEP         CAP PAS DIPLOME
##        1 0.186556927 0.146776406 0.189300412 0.008230453
##        2 0.157894737 0.132553606 0.146198830 0.037037037
##        3 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000
## 
## $OCCU1
##         x
## groups_1 Appreti_Stage     Autre  Etudiant Reste_auFoyer  Retraite       RSA
##        1     0.0000000 0.0000000 0.0000000     0.0000000 0.0000000 0.0000000
##        2     0.0000000 0.0000000 0.0000000     0.0000000 0.0000000 0.0000000
##        3     1.0000000 0.0000000 0.0000000     0.0000000 0.0000000 0.0000000
##         x
## groups_1  Scolaire TravailPartT TravaiPleinT
##        1 0.0000000    0.1495199    0.8504801
##        2 0.0000000    0.2417154    0.7582846
##        3 0.0000000    0.0000000    0.0000000
## 
## $OCCU2
##         x
## groups_1     Etudes    NON_Con    Travail
##        1 0.01783265 0.98216735 0.00000000
##        2 0.03508772 0.96491228 0.00000000
##        3 0.00000000 1.00000000 0.00000000
## 
## $csp
##         x
## groups_1    ETUDES HIGH_STATUT LOW_STATUT
##        1 0.0000000   0.7146776  0.2853224
##        2 0.0000000   0.7738791  0.2261209
##        3 0.0000000   0.0000000  1.0000000
## 
## $ABO_TC
##         x
## groups_1         NON OUI_GRATUIT  OUI_PAYANT    PAS_INFO
##        1 0.971193416 0.001371742 0.027434842 0.000000000
##        2 0.549707602 0.089668616 0.360623782 0.000000000
##        3 0.545454545 0.090909091 0.363636364 0.000000000
## 
## $travdom
##         x
## groups_1 NON OUI PAS_INFO
##        1   1   0        0
##        2   1   0        0
##        3   1   0        0
## 
## $zonetrav
##         x
## groups_1 AGGLO_PROCHE CENTRE_VILLE HORS_GRENOBLE  PAS_INFO
##        1    0.5445816    0.2976680     0.1577503 0.0000000
##        2    0.4931774    0.3898635     0.1169591 0.0000000
##        3    0.3636364    0.4545455     0.1818182 0.0000000
## 
## $freqtcu
##         x
## groups_1           0           1
##        1 0.990397805 0.009602195
##        2 0.142300195 0.857699805
##        3 0.363636364 0.636363636
## 
## $permis
##         x
## groups_1 YES
##        1   1
##        2   1
##        3   1
## 
## $car_ownership
##         x
## groups_1        NON        OUI
##        1 0.06721536 0.93278464
##        2 0.36257310 0.63742690
##        3 0.54545455 0.45454545

La base de données compte 1246 observations pour 15 variables, on a filtré les individus de cette base pour que les caractéristiques d’une personne apparaissent une seule fois, les variables sont toutes issues de la fiche Personne On distingue 3 groupes respectivement de 914 , 305 et 27 personnes avec le groupe 2 qui comporte pour notre variable Y freqtcu une répartition de 24% Y=0 et 76% Y=1. On remarque que pour ce groupe, 76% des gens possèdent une voiture au sens propre , 67% n’ont pas de voiture disponible pour se rendre au travail 47% se rendent travailler dans le centre ville de Grenoble contre 43% se rendant dans l’agglomération proche. 66% sont des travaileurs à plein temps et 33 % à temps partiel. 73% ont un statut social dit “élevé” avec 30% de BAC+>=3% ont un abonnement TC payant tandis que pour le groupe 1 avec Y=0 77% et Y=1 23% , 96% des personnes n’ont pas d’abonnement aux transports en communs. Ce que l’on peut exprimer c’est une tendance à prendre les transports en communs fréquemment quand on ne dispose pas de voiture pour se rendre au travail. Avoir un abonnement gratuit aux TC n’a à priori pas d’impact sur la prise des transports en communs. Le statut social contribue aussi bien à la prise fréquente de TC qu’à celle de la voiture Le fait de travailler en ville contribue à la prise fréquente des TC.

Test 2 : Cluster avec Car_ownership : ça n’a pas été concluant Ici on va restreindre notre base de données avec les déplacements des personnes et l’influence des variables dites de confort reliées à la voiture , car_ownership n’est plus simplement le fait de posséder une voiture c’est plus global que cela

## 
##  NON  OUI 
##  247 1017
## Warning in sqrt(nombre): Production de NaN
## Warning: ggrepel: 1257 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps

## Warning: ggrepel: 1257 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps

## 
## Call:
## FAMD(base = DB_car_ownership, ncp = 5) 
## 
## 
## Eigenvalues
##                       Dim.1  Dim.2  Dim.3  Dim.4  Dim.5
## Variance              2.139  1.129  1.080  1.009  0.999
## % of var.            23.764 12.544 11.996 11.215 11.100
## Cumulative % of var. 23.764 36.307 48.304 59.519 70.619
## 
## Individuals (the 10 first)
##                      Dist    Dim.1    ctr   cos2    Dim.2    ctr   cos2  
## 1                |  2.089 |  1.002  0.037  0.230 | -0.258  0.005  0.015 |
## 2                |  2.716 | -1.840  0.125  0.459 |  0.593  0.025  0.048 |
## 3                |  3.185 | -2.642  0.258  0.688 | -1.150  0.093  0.130 |
## 4                |  3.298 | -3.211  0.381  0.948 | -0.092  0.001  0.001 |
## 5                |  3.070 | -1.782  0.117  0.337 | -1.682  0.198  0.300 |
## 6                |  2.754 | -1.855  0.127  0.454 |  0.586  0.024  0.045 |
## 7                |  2.761 | -0.884  0.029  0.103 | -0.290  0.006  0.011 |
## 8                |  2.627 | -1.483  0.081  0.319 |  0.755  0.040  0.083 |
## 9                |  2.431 | -0.383  0.005  0.025 |  1.352  0.128  0.309 |
## 10               |  3.655 | -3.360  0.418  0.845 | -0.159  0.002  0.002 |
##                   Dim.3    ctr   cos2  
## 1                -1.210  0.107  0.336 |
## 2                -0.717  0.038  0.070 |
## 3                -0.649  0.031  0.042 |
## 4                -0.226  0.004  0.005 |
## 5                -1.085  0.086  0.125 |
## 6                -0.776  0.044  0.079 |
## 7                 0.379  0.011  0.019 |
## 8                 0.685  0.034  0.068 |
## 9                -0.176  0.002  0.005 |
## 10               -0.810  0.048  0.049 |
## 
## Continuous variables
##                     Dim.1    ctr   cos2    Dim.2    ctr   cos2    Dim.3    ctr
## age              |  0.249  2.901  0.062 |  0.082  0.595  0.007 |  0.695 44.761
## id_pers          |  0.383  6.864  0.147 | -0.024  0.049  0.001 |  0.608 34.277
##                    cos2  
## age               0.483 |
## id_pers           0.370 |
## 
## Categories (the 10 first)
##                      Dim.1     ctr    cos2  v.test     Dim.2     ctr    cos2
## Femme            |  -0.600   3.664   0.278 -13.604 |   0.651  15.476   0.328
## Homme            |   0.522   3.187   0.278  13.604 |  -0.566  13.461   0.328
## NON HORAIRES     |   0.851   0.213   0.010   2.414 |   0.282   0.084   0.001
## NON PLACE AUTOUR |   0.819   5.164   0.311  14.672 |   0.303   2.543   0.043
## NON PLACE RES    |   1.122   5.814   0.294  14.110 |  -0.874  12.657   0.179
## OUI              |   0.389   0.319   0.016   3.087 |   2.204  36.775   0.503
## PAS_INFO         |  -1.758  22.071   0.886 -29.757 |  -0.425   4.621   0.052
## 0                |   0.706   6.917   0.657  22.634 |  -0.211   2.214   0.059
## 1                |  -1.229  12.048   0.657 -22.634 |   0.367   3.857   0.059
## YES              |   0.000   0.000   0.000     NaN |   0.000   0.000   0.000
##                   v.test     Dim.3     ctr    cos2  v.test  
## Femme             20.312 |   0.346   4.767   0.092  11.025 |
## Homme            -20.312 |  -0.301   4.147   0.092 -11.025 |
## NON HORAIRES       1.102 |   0.117   0.016   0.000   0.469 |
## NON PLACE AUTOUR   7.481 |  -0.292   2.579   0.040  -7.367 |
## NON PLACE RES    -15.126 |   0.391   2.769   0.036   6.919 |
## OUI               24.091 |  -0.471   1.834   0.023  -5.262 |
## PAS_INFO          -9.892 |   0.196   1.081   0.011   4.678 |
## 0                 -9.304 |  -0.102   0.571   0.014  -4.622 |
## 1                  9.304 |   0.178   0.995   0.014   4.622 |
## YES                  NaN |   0.000   0.000   0.000     NaN |
##       Dim.1       Dim.2      Dim.3       Dim.4       Dim.5
## 1  1.002134 -0.25816092 -1.2103568  0.71366595 -0.86862920
## 2 -1.840461  0.59307427 -0.7171669 -0.10280720  0.07161904
## 3 -2.641795 -1.15009798 -0.6493386  0.01612881  0.09395245
## 4 -3.211206 -0.09182596 -0.2260225 -0.10232344  0.03631924
## 5 -1.781693 -1.68216300 -1.0846177 -0.10203012  0.16482557
## 6 -1.855323  0.58634015 -0.7755663 -0.12167927  0.07927992

## groups_3
##   1   2   3 
## 888 359  17
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## paramètre graphique
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## paramètre graphique
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## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "cew" n'est pas un
## paramètre graphique
## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "cew" n'est pas un
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## paramètre graphique
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## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "cew" n'est pas un
## paramètre graphique

## Warning in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...): "cew" n'est pas un
## paramètre graphique

## $age
##        1        2        3 
## 42.08896 39.22006 44.11765 
## 
## $id_pers
##         1         2         3 
## 128099344 116585829 124013884
## $sexe
##         x
## groups_3     Femme     Homme
##        1 0.3896396 0.6103604
##        2 0.6545961 0.3454039
##        3 0.4117647 0.5882353
## 
## $PBM_STAT_GENERAL
##         x
## groups_3 NON HORAIRES NON PLACE AUTOUR NON PLACE RES        OUI   PAS_INFO
##        1   0.00000000       0.50112613    0.30067568 0.13738739 0.06081081
##        2   0.00000000       0.00000000    0.00000000 0.00000000 1.00000000
##        3   1.00000000       0.00000000    0.00000000 0.00000000 0.00000000
## 
## $freqtcu
##         x
## groups_3         0         1
##        1 0.7657658 0.2342342
##        2 0.3064067 0.6935933
##        3 0.7647059 0.2352941
## 
## $permis
##         x
## groups_3 YES
##        1   1
##        2   1
##        3   1
## 
## $car_ownership
##         x
## groups_3         NON         OUI
##        1 0.001126126 0.998873874
##        2 0.685236769 0.314763231
##        3 0.000000000 1.000000000

Le confort lié à la voiture se traduit par une place de parking disponible ou non une fois arrivé sur son lieu de travail ou d’études,il semblerait que le fait d’avoir une place de parking sur son lieu de travail encourage les gens a prendre leur voiture plutôt que les transports en communs. 66% des personnes du groupe 2 (75% des personnes n’ont pas une utilisation régulière des transports en communs) n’auraient pas de problèmes de stationnement au travail. De plus, le simple fait d’avoir une voiture n’a pas un rôle significatif dans l’utilisation ou non des transports en communs. Il est important de noter qu’il y a beaucoup de valeurs manquantes en ce qui concerne les variables PBM STAT et STAT TRAV

Test 3 : Trajet : concluant

## Warning: ggrepel: 4039 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps
## Warning: ggrepel: 9 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps

## Warning: ggrepel: 4039 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps

## 
## Call:
## FAMD(base = DB_trip, ncp = 5) 
## 
## 
## Eigenvalues
##                       Dim.1  Dim.2  Dim.3  Dim.4  Dim.5
## Variance              3.334  2.658  1.497  1.237  1.035
## % of var.            18.522 14.764  8.316  6.870  5.753
## Cumulative % of var. 18.522 33.286 41.603 48.472 54.225
## 
## Individuals (the 10 first)
##                            Dist    Dim.1    ctr   cos2    Dim.2    ctr   cos2  
## 1                      |  3.518 | -0.480  0.002  0.019 | -1.400  0.018  0.158 |
## 2                      |  3.625 | -0.537  0.002  0.022 | -1.287  0.015  0.126 |
## 3                      |  2.749 | -1.102  0.009  0.161 | -1.416  0.019  0.265 |
## 4                      |  6.228 | -1.077  0.009  0.030 | -1.573  0.023  0.064 |
## 5                      |  6.735 | -2.254  0.038  0.112 | -0.323  0.001  0.002 |
## 6                      |  3.789 | -2.343  0.041  0.382 | -0.058  0.000  0.000 |
## 7                      |  4.521 | -1.855  0.026  0.168 | -0.704  0.005  0.024 |
## 8                      |  4.853 | -2.197  0.036  0.205 | -0.521  0.003  0.012 |
## 9                      |  4.851 | -2.081  0.032  0.184 | -0.702  0.005  0.021 |
## 10                     |  4.174 | -1.395  0.014  0.112 | -1.692  0.027  0.164 |
##                         Dim.3    ctr   cos2  
## 1                       1.674  0.046  0.226 |
## 2                       2.072  0.071  0.327 |
## 3                      -0.299  0.001  0.012 |
## 4                      -0.162  0.000  0.001 |
## 5                      -0.326  0.002  0.002 |
## 6                      -0.114  0.000  0.001 |
## 7                      -1.239  0.025  0.075 |
## 8                      -0.789  0.010  0.026 |
## 9                      -1.052  0.018  0.047 |
## 10                     -1.570  0.041  0.141 |
## 
## Continuous variables
##                           Dim.1    ctr   cos2    Dim.2    ctr   cos2    Dim.3
## duree                  | -0.351  3.705  0.124 |  0.490  9.027  0.240 |  0.534
## nbmodemec              | -0.531  8.458  0.282 |  0.722 19.626  0.522 | -0.188
## id_pers                |  0.824 20.354  0.679 |  0.549 11.322  0.301 | -0.107
## id_depl                |  0.824 20.354  0.679 |  0.549 11.322  0.301 | -0.107
## id_traj                |  0.824 20.354  0.679 |  0.549 11.322  0.301 | -0.107
## ntraj                  | -0.529  8.405  0.280 |  0.722 19.591  0.521 | -0.188
## btt                    | -0.380  4.337  0.145 |  0.542 11.072  0.294 |  0.377
## Couteff                |  0.118  0.415  0.014 |  0.088  0.291  0.008 |  0.603
##                           ctr   cos2  
## duree                  19.071  0.285 |
## nbmodemec               2.353  0.035 |
## id_pers                 0.767  0.011 |
## id_depl                 0.767  0.011 |
## id_traj                 0.767  0.011 |
## ntraj                   2.372  0.035 |
## btt                     9.488  0.142 |
## Couteff                24.320  0.364 |
## 
## Categories (the 10 first)
##                            Dim.1     ctr    cos2  v.test     Dim.2     ctr
## ADMINISTRATIF          |  -0.061   0.001   0.000  -0.371 |  -0.301   0.038
## AMENER/RECHERCHER QLQN |   0.768   0.541   0.064   9.012 |  -0.277   0.110
## AUTRES                 |  -1.186   0.066   0.007  -2.984 |   1.801   0.239
## DOMICILE               |  -0.145   0.069   0.012  -3.821 |   0.117   0.071
## ETUDES                 |  -1.579   0.089   0.010  -3.464 |   2.091   0.245
## LOISIRS                |  -0.113   0.009   0.001  -1.143 |  -0.113   0.014
## SHOOPING               |   0.448   0.129   0.015   4.331 |  -0.602   0.367
## TRAVAIL                |  -0.100   0.031   0.005  -2.528 |   0.083   0.034
## NON                    |   0.045   0.017   0.017   4.918 |   0.090   0.104
## PAS_INFO               |  -0.441   0.163   0.017  -4.918 |  -0.876   1.011
##                           cos2  v.test     Dim.3     ctr    cos2  v.test  
## ADMINISTRATIF            0.003  -2.042 |   0.050   0.003   0.000   0.455 |
## AMENER/RECHERCHER QLQN   0.008  -3.634 |  -0.146   0.096   0.002  -2.547 |
## AUTRES                   0.016   5.077 |   7.758  13.951   0.290  29.129 |
## DOMICILE                 0.008   3.452 |  -0.155   0.390   0.014  -6.089 |
## ETUDES                   0.017   5.141 |   0.331   0.019   0.000   1.085 |
## LOISIRS                  0.001  -1.280 |   0.266   0.246   0.006   4.019 |
## SHOOPING                 0.027  -6.519 |  -0.403   0.517   0.012  -5.805 |
## TRAVAIL                  0.004   2.351 |   0.105   0.169   0.006   3.953 |
## NON                      0.069  10.943 |   0.125   0.632   0.133  20.284 |
## PAS_INFO                 0.069 -10.943 |  -1.219   6.168   0.133 -20.284 |
##        Dim.1       Dim.2      Dim.3       Dim.4      Dim.5
## 1 -0.4796943 -1.39975149  1.6735107 -1.62272467 -1.2187872
## 2 -0.5369225 -1.28657975  2.0716064 -1.10339134 -1.4743002
## 3 -1.1017878 -1.41583724 -0.2993740 -0.91838073 -0.5018004
## 4 -1.0766628 -1.57296275 -0.1623657 -0.86571795  1.3930771
## 5 -2.2543323 -0.32291463 -0.3256734 -0.01336904  1.3354352
## 6 -2.3431621 -0.05803611 -0.1141418  0.49146565 -0.7870002

## groups_4
##    1    2    3 
## 3450  514   79
## $duree
##        1        2        3 
## 17.22319 57.10895 14.97468 
## 
## $nbmodemec
##        1        2        3 
## 1.000000 1.986381 1.126582 
## 
## $id_pers
##         1         2         3 
## 123333045 119863025 302069419 
## 
## $id_depl
##          1          2          3 
## 1233330452 1198630252 3020694196 
## 
## $id_traj
##            1            2            3 
## 123333045223 119863025159 302069419566 
## 
## $ntraj
##        1        2        3 
## 1.000290 1.994163 1.126582 
## 
## $btt
##         1         2         3 
##  96.21913 268.46887  84.72152 
## 
## $Couteff
##        1        2        3 
## 1.304822 1.093664 1.376748
## $motifor
##         x
## groups_4 ADMINISTRATIF AMENER/RECHERCHER QLQN      AUTRES      CRECHE
##        1   0.030144928            0.110724638 0.000000000 0.000000000
##        2   0.025291829            0.031128405 0.040856031 0.000000000
##        3   0.025316456            0.177215190 0.000000000 0.000000000
##         x
## groups_4    DOMICILE      ETUDES     LOISIRS    SHOOPING     TRAVAIL
##        1 0.357391304 0.002318841 0.079130435 0.080289855 0.340000000
##        2 0.412451362 0.015564202 0.073929961 0.017509728 0.383268482
##        3 0.354430380 0.000000000 0.050632911 0.037974684 0.354430380
## 
## $prisecharge
##         x
## groups_4        NON   PAS_INFO
##        1 0.89710145 0.10289855
##        2 0.95914397 0.04085603
##        3 1.00000000 0.00000000
## 
## $freqtcu
##         x
## groups_4          0          1
##        1 0.70753623 0.29246377
##        2 0.30155642 0.69844358
##        3 0.94936709 0.05063291
## 
## $car_ownership
##         x
## groups_4       NON       OUI
##        1 0.1000000 0.9000000
##        2 0.4494163 0.5505837
##        3 0.0000000 1.0000000

Notre clustering mix s’est porté sur un échantillon après filtrage de 4043 trajets, deux groupes ont pu être mis en évidence, dans le premier groupe (3599 trajets) 72% des trajets ont été faits par des personnes n’utilisant pas fréquemment les transports en communs et dans le deuxième group (444 trajets) 76% des trajets ont été faits par des personnes utilisant fréquemment les transports en communs. En moyenne les temps de trajets sont plus longs avec l’utilisation des transports en communs ( btt_mean c’est à dire le temps passé dans un trajet quotidiennement qui vaut 268 minutes, dans le deuxième groupe contre 96 minutes dans le premier) ou bien duree qui est en moyene de 57 minutes contre 17 minutes dans le premier groupe.Il faudrait néanmmoins voir ce que nous disent le groupe travaillant sur les heures de pointes car il y a peut être un rapport différent durant ces horraires là. Le motif de déplacement est assez similaire lorsqu’il s’agit de se rendre au travail, il n’y a pas de différence notoire, cependant, lorsqu’il s’agit de déposer une personne , l’usage des transports en communs n’est pas privilégié. Toujours en lien avec notre variable (W) car_ownership, le fait d’avoir à disposition un véhicule favorise grandement son utilisation au détriment des TC , les trajets du premier groupe sont effectués avec 90% des personnes qui ont à disposition un véhicule contre 1 personne sur deux pour le deuxième groupe.

Analyse Univariée

Analyse Univariée : freqtcu

##   0   1 
## 803 461
## 
##        0        1 
## 63.52848 36.47152

63% des personnes de notre base de données ne prennent pas régulièrement les transports en communs et 37% de manière régulière.

Analyse Univariée :permis

Toutes les personnes de notre échantillonnage possède le permis de conduire. Analyse Univariée : tailmng

Pour ce qu’il en est de tailmng, la moyenne étant plus élevée que la médiane nous avons une asymétrie du côté droit , c’est à dire qu’il y a une concentration plus importante de valeurs à gauche de la moyenne.% des gens de notre restriction géographique vivent seul, 37% vivent à deux , 5% vivent à trois et moins de 1% vit tout seul

Analyse Univariée : car_ownership

80% des gens auraient à disponibilité une voiture pour se rendre au travail ou chez eux.

Analyse Bivariée

Pour cette partie, nous allons faire appel à plusieurs tests statistiques pour tenter de comprendre les relations qu’il peut y avoir entre nos varialbes. Le test statistique du Chi^2 est utile pour établir ou non une relation entre deux variables qualitatives.

Création des variables pour l’analyse bivariée

## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  table(DB_ABV$freqtcu, DB_ABV$NB_permis)
## X-squared = 103.93, df = 20, p-value = 2.48e-13
## 
## Call:
## lm(formula = DB_ABV$freqtcu2 ~ DB_ABV$NB_permis, data = DB_ABV)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.6175 -0.6121  0.3892  1.3874  1.3978 
## 
## Coefficients:
##                   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)       3.624243   0.174310  20.792   <2e-16 ***
## DB_ABV$NB_permis -0.000449   0.005348  -0.084    0.933    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.364 on 1262 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  5.585e-06,  Adjusted R-squared:  -0.0007868 
## F-statistic: 0.007048 on 1 and 1262 DF,  p-value: 0.9331
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  table(DB_ABV$freqtcu, DB_ABV$tailmng)
## p-value = 0.07788
## alternative hypothesis: two.sided
## 
## Call:
## lm(formula = DB_ABV$freqtcu2 ~ DB_ABV$tailmng, data = DB_ABV)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.6903 -0.6903  0.3097  1.3097  1.8201 
## 
## Coefficients:
##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)     3.86050    0.09985  38.662   <2e-16 ***
## DB_ABV$tailmng -0.17016    0.06265  -2.716   0.0067 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.36 on 1262 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.005812,   Adjusted R-squared:  0.005024 
## F-statistic: 7.377 on 1 and 1262 DF,  p-value: 0.006695
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data with simulated p-value (based on
##  2000 replicates)
## 
## data:  table(DB_ABV$freqtcu, DB_ABV$NB_actif)
## p-value = 0.0004998
## alternative hypothesis: two.sided
## 
## Call:
## lm(formula = DB_ABV$freqtcu2 ~ DB_ABV$NB_actif, data = DB_ABV)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.7207 -0.6382  0.4031  1.3618  1.4855 
## 
## Coefficients:
##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)      3.49383    0.10447  33.442   <2e-16 ***
## DB_ABV$NB_actif  0.02062    0.01726   1.195    0.232    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.363 on 1262 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.00113,    Adjusted R-squared:  0.0003389 
## F-statistic: 1.428 on 1 and 1262 DF,  p-value: 0.2323
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data with simulated p-value (based on
##  2000 replicates)
## 
## data:  table(DB_ABV$freqtcu, DB_ABV$NB_high_profil)
## p-value = 0.0004998
## alternative hypothesis: two.sided
## 
## Call:
## lm(formula = DB_ABV$freqtcu2 ~ DB_ABV$NB_high_profil, data = DB_ABV)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.7146 -0.6522  0.3826  1.3617  1.4867 
## 
## Coefficients:
##                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)            3.770154   0.150253  25.092   <2e-16 ***
## DB_ABV$NB_high_profil -0.006941   0.006295  -1.103     0.27    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.363 on 1262 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.0009624,  Adjusted R-squared:  0.0001708 
## F-statistic: 1.216 on 1 and 1262 DF,  p-value: 0.2704
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data with simulated p-value (based on
##  2000 replicates)
## 
## data:  table(DB_ABV$freqtcu, DB_ABV$NB_low_profil)
## p-value = 0.0004998
## alternative hypothesis: two.sided
## 
## Call:
## lm(formula = DB_ABV$freqtcu2 ~ DB_ABV$NB_low_profil, data = DB_ABV)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.7295 -0.6803  0.3690  1.3361  1.5166 
## 
## Coefficients:
##                      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)           3.46704    0.09629  36.008   <2e-16 ***
## DB_ABV$NB_low_profil  0.01640    0.01014   1.618    0.106    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.362 on 1262 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.00207,    Adjusted R-squared:  0.001279 
## F-statistic: 2.618 on 1 and 1262 DF,  p-value: 0.1059
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data with simulated p-value (based on
##  2000 replicates)
## 
## data:  table(DB_ABV$freqtcu, DB_ABV$NB_trav_ville)
## p-value = 0.0004998
## alternative hypothesis: two.sided
## 
## Call:
## lm(formula = DB_ABV$freqtcu2 ~ DB_ABV$NB_trav_ville)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.7920 -0.7222  0.3707  1.3010  1.6729 
## 
## Coefficients:
##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)           3.861692   0.094226  40.983  < 2e-16 ***
## DB_ABV$NB_trav_ville -0.023243   0.007952  -2.923  0.00353 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.359 on 1262 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.006724,   Adjusted R-squared:  0.005937 
## F-statistic: 8.543 on 1 and 1262 DF,  p-value: 0.00353
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data with simulated p-value (based on
##  2000 replicates)
## 
## data:  table(DB_ABV$freqtcu, DB_ABV$NB_trav_agglo)
## p-value = 0.0004998
## alternative hypothesis: two.sided
## 
## Call:
## lm(formula = DB_ABV$freqtcu2 ~ DB_ABV$NB_trav_agglo)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.9859 -0.8797  0.4034  1.1911  1.7927 
## 
## Coefficients:
##                      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)           3.03030    0.12187  24.864  < 2e-16 ***
## DB_ABV$NB_trav_agglo  0.03539    0.00707   5.005 6.36e-07 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.35 on 1262 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.01947,    Adjusted R-squared:  0.01869 
## F-statistic: 25.06 on 1 and 1262 DF,  p-value: 6.361e-07
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data with simulated p-value (based on
##  2000 replicates)
## 
## data:  table(DB_ABV$freqtcu, DB_ABV$NB_trav_loin)
## p-value = 0.0004998
## alternative hypothesis: two.sided
## 
## Call:
## lm(formula = DB_ABV$freqtcu2 ~ DB_ABV$NB_trav_loin)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.8924 -0.7692  0.3541  1.2308  1.9701 
## 
## Coefficients:
##                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          3.89237    0.07168  54.305  < 2e-16 ***
## DB_ABV$NB_trav_loin -0.06161    0.01325  -4.648  3.7e-06 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.352 on 1262 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.01683,    Adjusted R-squared:  0.01605 
## F-statistic: 21.61 on 1 and 1262 DF,  p-value: 3.7e-06
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data with simulated p-value (based on
##  2000 replicates)
## 
## data:  table(DB_ABV$freqtcu, DB_ABV$NB_ABO_TC_GRATUIT)
## p-value = 0.0004998
## alternative hypothesis: two.sided
## 
## Call:
## lm(formula = DB_ABV$freqtcu2 ~ DB_ABV$NB_ABO_TC_GRATUIT)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.8899 -0.8899  0.3368  1.1101  2.0167 
## 
## Coefficients:
##                          Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)               3.88988    0.05406  71.961  < 2e-16 ***
## DB_ABV$NB_ABO_TC_GRATUIT -0.22665    0.03145  -7.206  9.9e-13 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.336 on 1262 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.03952,    Adjusted R-squared:  0.03876 
## F-statistic: 51.92 on 1 and 1262 DF,  p-value: 9.898e-13
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data with simulated p-value (based on
##  2000 replicates)
## 
## data:  table(DB_ABV$freqtcu, DB_ABV$NB_ABO_TC_PAYANT)
## p-value = 0.0004998
## alternative hypothesis: two.sided
## 
## Call:
## lm(formula = DB_ABV$freqtcu2 ~ DB_ABV$NB_ABO_TC_PAYANT)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -3.2709 -0.9139  0.3681  0.9847  2.5182 
## 
## Coefficients:
##                         Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)              4.27088    0.06936   61.58   <2e-16 ***
## DB_ABV$NB_ABO_TC_PAYANT -0.12779    0.01139  -11.21   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.3 on 1262 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.09064,    Adjusted R-squared:  0.08992 
## F-statistic: 125.8 on 1 and 1262 DF,  p-value: < 2.2e-16
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data with simulated p-value (based on
##  2000 replicates)
## 
## data:  table(DB_ABV$freqtcu, DB_ABV$NB_BAC_PLUS)
## p-value = 0.0004998
## alternative hypothesis: two.sided
## 
## Call:
## lm(formula = DB_ABV$freqtcu2 ~ DB_ABV$NB_BAC_PLUS)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.8387 -0.7139  0.3694  1.2861  1.6191 
## 
## Coefficients:
##                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)         3.38088    0.08974  37.673  < 2e-16 ***
## DB_ABV$NB_BAC_PLUS  0.04162    0.01475   2.822  0.00485 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.359 on 1262 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.006269,   Adjusted R-squared:  0.005481 
## F-statistic: 7.961 on 1 and 1262 DF,  p-value: 0.004854
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data with simulated p-value (based on
##  2000 replicates)
## 
## data:  table(DB_ABV$freqtcu, DB_ABV$NB_DIP_PRO)
## p-value = 0.0004998
## alternative hypothesis: two.sided
## 
## Call:
## lm(formula = DB_ABV$freqtcu2 ~ DB_ABV$NB_DIP_PRO)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.8390 -0.8073  0.3829  1.2561  1.6365 
## 
## Coefficients:
##                   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)       3.300105   0.102971   32.05  < 2e-16 ***
## DB_ABV$NB_DIP_PRO 0.031701   0.009783    3.24  0.00122 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.358 on 1262 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.008252,   Adjusted R-squared:  0.007466 
## F-statistic:  10.5 on 1 and 1262 DF,  p-value: 0.001225

Matrice de corrélation

## corrplot 0.92 loaded
##                          DB_ABV.NB_DIP_PRO DB_ABV.NB_BAC_PLUS
## DB_ABV.NB_DIP_PRO        1                                   
## DB_ABV.NB_BAC_PLUS                         1                 
## DB_ABV.NB_ABO_TC_GRATUIT                                     
## DB_ABV.NB_ABO_TC_PAYANT                                      
## DB_ABV.NB_trav_loin                                          
## DB_ABV.NB_permis         .                 .                 
## DB_ABV.NB_trav_loin.1                                        
## DB_ABV.NB_trav_agglo     .                                   
## DB_ABV.NB_trav_ville                       .                 
## DB_ABV.NB_low_profil     ,                 .                 
## DB_ABV.NB_high_profil                      .                 
## DB_ABV.NB_actif                                              
##                          DB_ABV.NB_ABO_TC_GRATUIT DB_ABV.NB_ABO_TC_PAYANT
## DB_ABV.NB_DIP_PRO                                                        
## DB_ABV.NB_BAC_PLUS                                                       
## DB_ABV.NB_ABO_TC_GRATUIT 1                                               
## DB_ABV.NB_ABO_TC_PAYANT  .                        1                      
## DB_ABV.NB_trav_loin      .                        .                      
## DB_ABV.NB_permis                                                         
## DB_ABV.NB_trav_loin.1    .                        .                      
## DB_ABV.NB_trav_agglo                              .                      
## DB_ABV.NB_trav_ville     .                                               
## DB_ABV.NB_low_profil                                                     
## DB_ABV.NB_high_profil                                                    
## DB_ABV.NB_actif                                                          
##                          DB_ABV.NB_trav_loin DB_ABV.NB_permis
## DB_ABV.NB_DIP_PRO                                            
## DB_ABV.NB_BAC_PLUS                                           
## DB_ABV.NB_ABO_TC_GRATUIT                                     
## DB_ABV.NB_ABO_TC_PAYANT                                      
## DB_ABV.NB_trav_loin      1                                   
## DB_ABV.NB_permis         .                   1               
## DB_ABV.NB_trav_loin.1    1                   .               
## DB_ABV.NB_trav_agglo                         .               
## DB_ABV.NB_trav_ville     .                   .               
## DB_ABV.NB_low_profil                         .               
## DB_ABV.NB_high_profil    .                   +               
## DB_ABV.NB_actif                                              
##                          DB_ABV.NB_trav_loin.1 DB_ABV.NB_trav_agglo
## DB_ABV.NB_DIP_PRO                                                  
## DB_ABV.NB_BAC_PLUS                                                 
## DB_ABV.NB_ABO_TC_GRATUIT                                           
## DB_ABV.NB_ABO_TC_PAYANT                                            
## DB_ABV.NB_trav_loin                                                
## DB_ABV.NB_permis                                                   
## DB_ABV.NB_trav_loin.1    1                                         
## DB_ABV.NB_trav_agglo                           1                   
## DB_ABV.NB_trav_ville     .                                         
## DB_ABV.NB_low_profil                           .                   
## DB_ABV.NB_high_profil    .                     .                   
## DB_ABV.NB_actif                                                    
##                          DB_ABV.NB_trav_ville DB_ABV.NB_low_profil
## DB_ABV.NB_DIP_PRO                                                 
## DB_ABV.NB_BAC_PLUS                                                
## DB_ABV.NB_ABO_TC_GRATUIT                                          
## DB_ABV.NB_ABO_TC_PAYANT                                           
## DB_ABV.NB_trav_loin                                               
## DB_ABV.NB_permis                                                  
## DB_ABV.NB_trav_loin.1                                             
## DB_ABV.NB_trav_agglo                                              
## DB_ABV.NB_trav_ville     1                                        
## DB_ABV.NB_low_profil                          1                   
## DB_ABV.NB_high_profil    .                                        
## DB_ABV.NB_actif                                                   
##                          DB_ABV.NB_high_profil DB_ABV.NB_actif
## DB_ABV.NB_DIP_PRO                                             
## DB_ABV.NB_BAC_PLUS                                            
## DB_ABV.NB_ABO_TC_GRATUIT                                      
## DB_ABV.NB_ABO_TC_PAYANT                                       
## DB_ABV.NB_trav_loin                                           
## DB_ABV.NB_permis                                              
## DB_ABV.NB_trav_loin.1                                         
## DB_ABV.NB_trav_agglo                                          
## DB_ABV.NB_trav_ville                                          
## DB_ABV.NB_low_profil                                          
## DB_ABV.NB_high_profil    1                                    
## DB_ABV.NB_actif                                1              
## attr(,"legend")
## [1] 0 ' ' 0.3 '.' 0.6 ',' 0.8 '+' 0.9 '*' 0.95 'B' 1

Annexes

data_2<-DB_projet_full[,c(30:44)]
vis_miss(
  data_2,
  cluster = FALSE,
  sort_miss = FALSE,
  show_perc = TRUE,
  show_perc_col = TRUE,
  large_data_size = 9e+06,
  warn_large_data = TRUE
)

Listes variables à plus de 80% de valeurs manquantes

-motoracc -situveil -STAT_TRAV -TYPE_STAT4 -LIEU_STAT4 -POSSES4 -PUIS_VP4 -AN_VP4 -ENERGIE4 -GENRE4 -TYPE_STAT3 -LIEU_STAT3 -POSSES3 -PUIS_VP3 -AN_VP3 -ENERGIE3 -motdeacc -nbarret -abonpeage